sklearn.multiclass#
多类别学习算法。
一对其余/一对所有
一对一
纠错输出码
此模块中提供的估计器是元估计器：它们需要在其构造函数中提供一个基础估计器。例如，可以使用这些估计器将二元分类器或回归器转换为多类别分类器。也可以将这些估计器与多类别估计器一起使用，以期提高其准确性或运行时性能。
scikit-learn 中的所有分类器都实现了多类别分类；只有当您想尝试自定义多类别策略时，才需要使用此模块。
一对多元分类器也实现了predict_proba方法，只要基础分类器实现了该方法。此方法返回单标签和多标签情况下类成员的概率。请注意，在多标签情况下，概率是给定样本属于给定类的边缘概率。因此，在多标签情况下，对于给定样本，所有可能标签的这些概率之和_不会_等于1，而单标签情况下则会。
用户指南。 请参阅多类分类 部分了解更多详情。